Encord se positionne comme une solution innovante pour les équipes d'intelligence artificielle spécialisées dans la vision par ordinateur et les données multimodales. Cette plateforme permet de gérer, rechercher et annoter des données non structurées, tout en évaluant les performances des modèles, le tout sur une seule et même interface. Avec Encord, les praticiens du machine learning peuvent déployer des applications d'IA prêtes pour la production en utilisant des outils de curation de données, d'étiquetage et d'évaluation de modèles de classe mondiale.
L'une des caractéristiques clés d'Encord est sa capacité à accélérer les workflows de données d'IA. La plateforme propose une réduction de 30% de la taille des ensembles de données grâce à son outil d'indexation, une augmentation de 10x de la vitesse d'étiquetage, et une amélioration de 20% de la précision moyenne (mAP) des modèles grâce à une curation intelligente des données. Ces fonctionnalités permettent aux utilisateurs de gérer et de curer leurs données avec une efficacité accrue, tout en améliorant les performances des modèles d'IA.
Encord prend en charge toutes les modalités clés, permettant aux utilisateurs d'inspecter visuellement les données aberrantes avec des tracés d'incorporation, de simplifier le nettoyage des données, et de construire des ensembles de données équilibrés et représentatifs. La plateforme offre également des options de filtrage avancées et une intégration facile avec AWS, GCP, Azure, ou OTC cloud storage.
En ce qui concerne l'étiquetage des données, Encord propose des outils de pointe pour créer des données d'entraînement de haute qualité. Les utilisateurs peuvent accélérer leurs projets d'étiquetage à grande échelle, utiliser des modèles personnalisés ou de pointe pour créer des masques parfaits en un seul clic, et assurer une assurance qualité fiable avec des workflows personnalisables.
Pour l'évaluation des modèles d'IA, Encord permet de tester et de déployer des modèles en production, d'analyser les erreurs, d'identifier et de corriger les problèmes de données, et de comparer les performances des modèles. La plateforme intègre également des humains dans la boucle pour affiner les performances des modèles de manière itérative, réduisant ainsi les délais de déploiement.
Enfin, Encord est conçu avec la sécurité à l'esprit, étant conforme aux normes SOC2, HIPAA, et GDPR, et offre un accès programmatique pour les développeurs via son API/SDK. Avec des intégrations dédiées pour connecter le stockage cloud sécurisé, les outils MLOps, et bien plus encore, Encord s'intègre parfaitement dans les workflows existants des utilisateurs.
